如何在R中同时计算多个人之间的地理距离

Question

我有一个矩阵（22467 行和 4 列）x 和 y GPS 位置（十进制度），用于多个个人（ID，n=13）的多个时间步长（一小时）。数据集示例（另存为csv文件）：

ID  Time  x  y  
98427  01:00  43.97426  -59.56677

98427  02:00  43.97424  -60.56970

98428  01:00  43.97434  -60.52222

98428  02:00  43.97435  -59.24356

98429  01:00  43.97657  -59.36576

98429  02:00  43.97432  -59.98674

我想在每个时间步为所有组合计算每个人之间的距离。因此，在时间 = 01:00，98427 和 98428、98427 和 98429、98428 和 98429 之间的距离等。我该如何在 R 中做到这一点？

Answer 1

library(plyr)

data = iris
data = data[c(1:5, 81:85, 141:145), 3:5]
data$time = rep(1:5, 3)

dlply(data, .(time), function(x) {dist(x[ , 1:2])})

我刚刚玩过 iris 数据集，但方法非常相似。
1. 按时间拆分数据
2. 使用列 x 和 y 并传递给返回距离矩阵的 dist() 函数
3.将每个存储为列表

然后您可以从列表中提取值，其中每个条目都以时间命名。

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更新：抱歉天真地认为欧几里得距离。 这是Haversine距离的粗略实现。

library(geosphere)

havdist = function(x) {
  n = dim(x)[1]
  res = matrix(NA, nrow = n, ncol = n)
  for (i in 1:n) {
    k = 1
    for (j in k:n) {
      res[i, j] = res[j, i] = distHaversine(a[i, ], a[j, ])
    }
    n = n - 1
    k = k + 1
   }
  return(res)
}

然后在上面的 dlply 方法中提供 havdist 而不是 dist。